基于Curvelet變換與局部能量的圖像融合算法

基于Curvelet變換與局部能量的圖像融合算法論文題目：基于Curvelet變換與局部能量的圖像融合算法摘要：圖像融合技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。本論文提出了一種基于Curvelet變換與局部能量的圖像融合算法。首先，通過Curvelet變換將原始圖像從空間域轉(zhuǎn)換到Curvelet域，提取出圖像的邊緣信息。接著，利用局部能量準(zhǔn)則對(duì)每個(gè)Curvelet系數(shù)進(jìn)行加權(quán)融合。最后，將融合后的Curvelet系數(shù)逆變換回空間域得到最終融合圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在保留圖像邊緣信息的同時(shí)，有效地提升了融合圖像的清晰度和對(duì)比度。關(guān)鍵詞：圖像融合；Curvelet變換；局部能量；邊緣信息1.引言圖像融合是將多幅具有不同信息的圖像合成一幅新圖像的技術(shù)。其應(yīng)用廣泛，包括衛(wèi)星圖像融合、醫(yī)學(xué)圖像融合、監(jiān)控圖像融合等。圖像融合的目標(biāo)是在保留原始圖像的有用信息的同時(shí)，提升融合圖像的清晰度和對(duì)比度。2.相關(guān)工作圖像融合算法主要包括基于變換的方法和基于像素的方法?；谧儞Q的方法利用變換域的特性進(jìn)行融合，包括小波變換、Curvelet變換、Contourlet變換等?；谙袼氐姆椒▌t直接對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行融合操作。本文采用基于變換的方法，結(jié)合Curvelet變換和局部能量的特點(diǎn)來進(jìn)行圖像融合。3.Curvelet變換與局部能量Curvelet變換是一種多尺度、多方向的變換方法，能夠更好地捕捉圖像的邊緣信息。而局部能量由圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的局部鄰域內(nèi)的像素值的方差計(jì)算而得，能夠描述圖像的紋理特征。4.基于Curvelet變換與局部能量的圖像融合算法4.1Curvelet變換首先，將原始圖像進(jìn)行Curvelet變換，將其從空間域轉(zhuǎn)換到Curvelet域。Curvelet變換得到的系數(shù)包括尺度、方向和位置信息，能夠更好地表示圖像的邊緣信息。4.2局部能量計(jì)算對(duì)于Curvelet域中的每個(gè)系數(shù)，計(jì)算其在局部鄰域內(nèi)的局部能量。局部鄰域的大小可以根據(jù)實(shí)際問題進(jìn)行調(diào)整。通過計(jì)算局部能量，可以得到Curvelet系數(shù)的紋理特征。4.3加權(quán)融合根據(jù)得到的局部能量值，對(duì)Curvelet系數(shù)進(jìn)行加權(quán)融合。加權(quán)融合的目的是根據(jù)不同系數(shù)的重要性，對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，以保留并加強(qiáng)圖像的邊緣信息。4.4逆變換將融合后的Curvelet系數(shù)逆變換回空間域，得到最終融合圖像。5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析在本節(jié)中，我們通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)來評(píng)估基于Curvelet變換與局部能量的圖像融合算法的性能。我們選取了一組具有不同特征的圖像進(jìn)行融合，并與其他融合方法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法在保留圖像邊緣信息的同時(shí)，有效地提升了融合圖像的清晰度和對(duì)比度。6.結(jié)論與展望本文提出了一種基于Curvelet變換與局部能量的圖像融合算法。通過Curvelet變換將圖像轉(zhuǎn)換到Curvelet域，提取圖像的邊緣信息，利用局部能量準(zhǔn)則進(jìn)行加權(quán)融合，并將融合后的Curvelet系數(shù)逆變換回空間域得到最終融合圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在保留圖像邊緣信息的同時(shí)，有效地